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公开(公告)号：CN119888285A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510362652.8
申请日：2025-03-26
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种多尺度图像匹配方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取用于图像匹配训练的数据集；S2、构建图像匹配模型，其包括视觉空间线索提取模块、视觉空间融合模块及视觉空间潜在图变换模块，视觉空间线索提取模块从输入图像对中提取视觉线索和空间线索，视觉空间融合模块将提取的视觉线索和空间线索融合到同一空间中，视觉空间潜在图变换模块通过构建特征图从视觉空间融合特征中提取局部特征并对局部特征与全局特征进行融合，从而有效捕获视觉空间对应的多尺度上下文信息；通过数据集对图像匹配模型进行训练；S3、通过训练好的图像匹配模型对待匹配图像对进行图像匹配。该方法及系统可以提高图像匹配的速度和正确率。
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公开(公告)号：CN119360007B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411924702.9
申请日：2024-12-25
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应高斯学习标签分配的微小目标检测方法，包括：1）获取训练数据集和训练集标注文件；2）构建微小目标检测网络模型，包括基准检测器、自适应加权高斯度量模块和动态循环标签分配模块；通过基准检测器提取分类特征图和定位特征图分别用于分类和定位任务；对于定位特征图，利用自适应加权高斯度量模块获得真实框和特征点对应的高斯分布并度量相似度；在标签分配过程中，利用动态循环标签分配模块动态设置正负样本筛选的阈值；3）将微小目标检测网络模型用于检测目标。该方法及系统可以为候选先验提供与真实框更准确的相似度分数，并在标签分配过程中动态为真实框分配适当的正样本，从而提高微小目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118917510B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411388307.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及物流调度管理技术领域，尤其涉及一种基于数据分析的物流自动化调度方法及系统。该方法包括以下步骤：获取物流中转站设施数据并分析，以建立中转站传输拓扑结构模型；分析物流中转站设施数据，生成物流配送容器模型集；对中转站传输拓扑结构模型和配送容器模型集进行模拟，生成配送容器传输数据，并分析以制定机械臂装载控制策略；获取待装载物流货物数据并进行容器分配，生成货物物流配送容器模型；对容器模型进行规划，获取货物传输路径数据；整合货物配送容器模型，获得货物装载空间数据；根据货物传输路径数据和装载空间数据，分析并制定物流货物调度管理策略。本发明能提高物流调度管理的效率。
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公开(公告)号：CN119360455A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411933425.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06V40/30 , G06V30/244 , G06V30/19 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的手写签名认证方法，通过手写签名验证任务与光学字符识别任务进行多任务学习，通过光学字符识别任务进行学习笔迹图片的文本信息，用于手写签名验证任务，辅助手写签名验证任务的判断，包括：从脱机签名验证图片中提取文本信息；构建拉普拉斯注意力模块；构建手写签名验证任务与光学字符识别任务共享参数模块，用于提取两任务共同的签名图像特征；构建用于光学字符识别任务的第一独立参数模块，该模块为Mamba模块；构建用于手写签名验证任务的第二独立参数模块，该模块为多尺度全局融合模块；构建分类模型，将输出特征整合后，通过分类模型判断两张图片是否相似。该方法有利于提高手写签名认证的准确性。
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公开(公告)号：CN119252347A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411776207.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了一种基于KAN网络和多组学数据的癌症亚型分类方法，该方法包括获取多组学数据，包括基因组学数据、转录组学和蛋白质组学数据，构建测试数据集；利用科尔莫戈洛夫‑阿诺德网络模型对多组学数据进行特征提取和整合,并进行训练，得到训练好的癌症分型模型；在模型评估阶段，采用蒙特卡洛丢弃法进行多次前向传播，以估算模型预测结果的不确定性，提升模型的鲁棒性；癌症分型预测，使用训练好的科尔莫戈洛夫‑阿诺德网络模型对多组学数据进行高精度癌症分型。本方法能够有效解决多组学数据异质性问题，提升癌症分型的准确性和鲁棒性，有助于提高个性化治疗的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119205923A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411696931.X
申请日：2024-11-26
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06T7/73 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N5/04
Abstract: 一种基于极坐标置信表征的人体姿态估计方法、装置、设备和介质，涉及姿态识别技术领域。人体姿态估计方法包括S1、获取待处理图像，输入姿态估计主干网络，获取第一特征图。S2、根据第一特征图，通过极角角度置信回归分支预测每个关键点相对于根节点的极角角度信息，生成极角置信度热力图。S3、根据第一特征图，通过极轴长度回归分支预测从根节点到每个关键点的极轴长度信息，生成极轴长度图。S4、根据极角置信度热力图，通过取最大期望操作，获取备选根节点集合。S5、根据极角置信度热力图和极轴长度图，通过直角坐标变换，获取所有备选关节点集合。S6、根据备选根节点集合和备选关节点集合，通过多级聚类操作，获取目标图像的人体姿态估计图。
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公开(公告)号：CN118968599A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411154083.X
申请日：2024-08-21
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明涉及一种基于掩码属性建模的Transformer人脸属性识别方法及系统，该方法包括以下步骤：1）获取人脸属性识别数据集和人脸属性标签组合；2）构建基于掩码属性建模的人脸属性识别网络模型，其包含动态关系感知编码模块、Transformer编码器、语言编码器、语言解码器多个组件，协同执行FAR任务和MFAM任务；语言编码器获取来自语言模态的人脸属性关系编码；动态关系感知编码模块将语言和视觉模态的信息融合，得到多模态融合特征；Transformer编码器挖掘多模态融合特征之间的长距离依赖，得到注意力感知多模态特征；语言解码器进行MFAM任务；3）将训练好的人脸属性识别网络模型用于人脸属性识别任务。该方法及系统有利于获得更加稳定、鲁棒、准确的人脸属性识别结果。
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公开(公告)号：CN118917510A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411388307.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及物流调度管理技术领域，尤其涉及一种基于数据分析的物流自动化调度方法及系统。该方法包括以下步骤：获取物流中转站设施数据并分析，以建立中转站传输拓扑结构模型；分析物流中转站设施数据，生成物流配送容器模型集；对中转站传输拓扑结构模型和配送容器模型集进行模拟，生成配送容器传输数据，并分析以制定机械臂装载控制策略；获取待装载物流货物数据并进行容器分配，生成货物物流配送容器模型；对容器模型进行规划，获取货物传输路径数据；整合货物配送容器模型，获得货物装载空间数据；根据货物传输路径数据和装载空间数据，分析并制定物流货物调度管理策略。本发明能提高物流调度管理的效率。
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公开(公告)号：CN118095502A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410032416.5
申请日：2024-01-09
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06Q10/02 , G06Q10/0631 , G06Q30/0601 , G06Q50/47
Abstract: 本发明涉及一种评估网约车载客量密度与城市环境因子关系的方法，包括：通过K‑Means++聚类算法进行多尺度的空间单元划分；提取每条订单数据中上车点下车点所在空间单元的唯一编码；构建一个m×m的通行时间矩阵，设定矩阵中的元素Tij的值为所有以唯一编码为i的空间单元为上车点且以唯一编码为j的空间单元为下车点的订单数据对应的通行时间的平均值；使用通行时间矩阵替代MGWR模型中的空间权重矩阵后，通过MGWR模型得到网约车载客量密度与城市环境因子的关系。本发明揭示了出租车载客量同城市建成环境因子的关联机制，为城市交通资源优化和出行模式分析提高科学依据。
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公开(公告)号：CN116758557A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310738640.1
申请日：2023-06-21
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提出一种基于浅层图神经网络的联机手写笔画分类方法，包括以下步骤：步骤S1、对联机手写文档的每一个笔画提取若干特征；提取笔画对的若干特征；步骤S2、得到文档笔画的初始图结构；步骤S3、将初始图结构送入边缘分支进行边缘特征学习；步骤S4、将分类结果作为图的邻接矩阵，从而更新图结构；步骤S5、从更新后的图结构的节点特征中提取连通子图特征与全局特征；步骤S6、在更新后的图结构基础上，得到最终的节点特征。对最终的节点特征进行分类，得到版面分析结果。
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